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    <article id="post-mongodb/9.mongodb系列之MapReduce" class="article article-type-post" itemscope itemprop="blogPost">
  <div class="article-meta">
    <a href="/2015/12/18/mongodb/9.mongodb系列之MapReduce/" class="article-date">
  <time datetime="2015-12-18T01:00:00.000Z" itemprop="datePublished">2015-12-18</time>
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    <a class="article-category-link" href="/categories/mongodb/">mongodb</a>
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      <a class="article-title" href="/2015/12/18/mongodb/9.mongodb系列之MapReduce/">mongodb系列九之MapReduce</a>
    </h1>
  

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    <div class="article-entry" itemprop="articleBody">
      
        <h2 id="u51C6_u5907_u6570_u636E"><a href="#u51C6_u5907_u6570_u636E" class="headerlink" title="准备数据"></a>准备数据</h2><figure class="highlight javascript"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br><span class="line">5</span><br><span class="line">6</span><br><span class="line">7</span><br><span class="line">8</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">&gt; db.students.insert(&#123;classid:<span class="number">1</span>, age:<span class="number">14</span>, name:<span class="string">'Tom'</span>&#125;)</span><br><span class="line">&gt; db.students.insert(&#123;classid:<span class="number">1</span>, age:<span class="number">12</span>, name:<span class="string">'Jacky'</span>&#125;)</span><br><span class="line">&gt; db.students.insert(&#123;classid:<span class="number">2</span>, age:<span class="number">16</span>, name:<span class="string">'Lily'</span>&#125;)</span><br><span class="line">&gt; db.students.insert(&#123;classid:<span class="number">2</span>, age:<span class="number">9</span>, name:<span class="string">'Tony'</span>&#125;)</span><br><span class="line">&gt; db.students.insert(&#123;classid:<span class="number">2</span>, age:<span class="number">19</span>, name:<span class="string">'Harry'</span>&#125;)</span><br><span class="line">&gt; db.students.insert(&#123;classid:<span class="number">2</span>, age:<span class="number">13</span>, name:<span class="string">'Vincent'</span>&#125;)</span><br><span class="line">&gt; db.students.insert(&#123;classid:<span class="number">1</span>, age:<span class="number">14</span>, name:<span class="string">'Bill'</span>&#125;)</span><br><span class="line">&gt; db.students.insert(&#123;classid:<span class="number">2</span>, age:<span class="number">17</span>, name:<span class="string">'Bruce'</span>&#125;)</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<h2 id="u7EDF_u8BA11_u73ED_u548C2_u73ED_u7684_u5B66_u751F_u6570_u91CF"><a href="#u7EDF_u8BA11_u73ED_u548C2_u73ED_u7684_u5B66_u751F_u6570_u91CF" class="headerlink" title="统计1班和2班的学生数量"></a>统计1班和2班的学生数量</h2><figure class="highlight javascript"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br><span class="line">5</span><br><span class="line">6</span><br><span class="line">7</span><br><span class="line">8</span><br><span class="line">9</span><br><span class="line">10</span><br><span class="line">11</span><br><span class="line">12</span><br><span class="line">13</span><br><span class="line">14</span><br><span class="line">15</span><br><span class="line">16</span><br><span class="line">17</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">map = <span class="function"><span class="keyword">function</span>(<span class="params"></span>)</span>&#123;</span><br><span class="line">    emit(<span class="keyword">this</span>.classid, <span class="number">1</span>);</span><br><span class="line">&#125;</span><br><span class="line">reduce=<span class="function"><span class="keyword">function</span>(<span class="params"></span>)</span>&#123;</span><br><span class="line">    <span class="keyword">var</span> x = <span class="number">0</span>;</span><br><span class="line">    values.forEach(<span class="function"><span class="keyword">function</span> (<span class="params">v</span>) </span>&#123;x += v;&#125;);</span><br><span class="line">    <span class="keyword">return</span> x; </span><br><span class="line">&#125;</span><br><span class="line">db.runCommand(&#123;</span><br><span class="line">mapreduce:<span class="string">"students"</span><span class="comment">//指定的集合（表）</span></span><br><span class="line">map:map,</span><br><span class="line">reduce:reduce,</span><br><span class="line">out:<span class="string">"students_res"</span> <span class="comment">//输出的集合，</span></span><br><span class="line">&#125;);</span><br><span class="line">&gt; db.students_res.find()</span><br><span class="line">&#123; <span class="string">"_id"</span> : <span class="number">1</span>, <span class="string">"value"</span> : <span class="number">3</span> &#125;</span><br><span class="line">&#123; <span class="string">"_id"</span> : <span class="number">2</span>, <span class="string">"value"</span> : <span class="number">5</span> &#125;</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<h2 id="Finalize"><a href="#Finalize" class="headerlink" title="Finalize"></a>Finalize</h2><p>　　利用finalize()，我们可以对reduce()的结果做进一步处理<br><figure class="highlight javascript"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br><span class="line">5</span><br><span class="line">6</span><br><span class="line">7</span><br><span class="line">8</span><br><span class="line">9</span><br><span class="line">10</span><br><span class="line">11</span><br><span class="line">12</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">f = <span class="function"><span class="keyword">function</span>(<span class="params">key, value</span>)</span>&#123;</span><br><span class="line">    <span class="keyword">return</span> &#123;classid:key, count:value&#125;;</span><br><span class="line">&#125;</span><br><span class="line">db.runCommand(&#123;</span><br><span class="line">mapreduce:<span class="string">"students"</span></span><br><span class="line">map:map,</span><br><span class="line">reduce:reduce,</span><br><span class="line">out:<span class="string">"students_res"</span> ,</span><br><span class="line">finalize:f，</span><br><span class="line"><span class="comment">//也可以添加查询条件</span></span><br><span class="line">query:&#123;age:&#123;$lt:<span class="number">10</span>&#125;&#125;</span><br><span class="line">&#125;);</span><br></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>结果具有的可读性</p>
<blockquote>
<p>db.students_res.find()<br>{ “_id” : 1, “value” : { “classid” : 1, “count” : 3} }<br>{ “_id” : 2, “value” : { “classid” : 2, “count” : 5} }</p>
</blockquote>

      
    </div>
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    <article id="post-mongodb/8.mongodb系列之数据导出与备份" class="article article-type-post" itemscope itemprop="blogPost">
  <div class="article-meta">
    <a href="/2015/12/18/mongodb/8.mongodb系列之数据导出与备份/" class="article-date">
  <time datetime="2015-12-18T00:00:00.000Z" itemprop="datePublished">2015-12-18</time>
</a>
    
  <div class="article-category">
    <a class="article-category-link" href="/categories/mongodb/">mongodb</a>
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      <header class="article-header">
        
  
    <h1 itemprop="name">
      <a class="article-title" href="/2015/12/18/mongodb/8.mongodb系列之数据导出与备份/">mongodb系列八之数据导出与备份</a>
    </h1>
  

      </header>
    
    <div class="article-entry" itemprop="articleBody">
      
        <h2 id="mongoexport"><a href="#mongoexport" class="headerlink" title="mongoexport"></a>mongoexport</h2><p>1:常用导出方法<br>./mongoexport -d  my_mongodb -c user -o user.dat<br>　　-d 指明使用的库, 本例中为” my_mongodb”<br>　　-c 指明要导出的表, 本例中为”user”<br>　　-o 指明要导出的文件名, 本例中为”user.dat”<br>　　-f 导出的字段</p>
<p>2:导出为 CSV 格式的文件<br>　　CSV 格式良好，主流数据库都支持导出为 CSV 的格式，所以这种格式非常利于异构数据迁移<br>./mongoexport -d my_mongodb -c user –csv -f uid,username,age -o user_csv.dat<br>　　查看cat user_csv.dat #第一行为列名<br>uid,username,age<br>2,”Jerry”,100<br>1,”Tom”,25 </p>
<h2 id="mongoimport"><a href="#mongoimport" class="headerlink" title="mongoimport"></a>mongoimport</h2><p>导入json格式文件<br>./mongoimport -d my_mongodb -c user user.dat<br>导入CSV数据<br>./mongoimport -d my_mongodb -c user –type csv –headerline –file user_csv.dat<br>　　-type 指明要导入的文件格式<br>　　-headerline 批明不导入第一行，因为第一行是列名<br>　　-file 指明要导入的文件路径</p>
<h2 id="mongodump"><a href="#mongodump" class="headerlink" title="mongodump"></a>mongodump</h2><p>　　用于做数据库或表级别的备份，备份my_mongodb数据库，会在当前目录下创建一个dump目录，也可以指定备份存放的目录 -o参数。该命令会导出索引等信息<br>./mongodump -d my_mongodb</p>
<h2 id="mongorestore"><a href="#mongorestore" class="headerlink" title="mongorestore"></a>mongorestore</h2><p>　　数据恢复<br>./mongorestore -d my_mongodb my_mongodb_dump/*</p>

      
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    <article id="post-mongodb/7.mongodb系列之索引" class="article article-type-post" itemscope itemprop="blogPost">
  <div class="article-meta">
    <a href="/2015/12/18/mongodb/7.mongodb系列之索引/" class="article-date">
  <time datetime="2015-12-17T23:00:00.000Z" itemprop="datePublished">2015-12-18</time>
</a>
    
  <div class="article-category">
    <a class="article-category-link" href="/categories/mongodb/">mongodb</a>
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      <header class="article-header">
        
  
    <h1 itemprop="name">
      <a class="article-title" href="/2015/12/18/mongodb/7.mongodb系列之索引/">mongodb系列七之索引</a>
    </h1>
  

      </header>
    
    <div class="article-entry" itemprop="articleBody">
      
        <h2 id="u6982_u5FF5"><a href="#u6982_u5FF5" class="headerlink" title="概念"></a>概念</h2><p>　　MongoDB 提供了多样性的索引支持，索引信息被保存在 system.indexes 中，且默认总是为 _id 创建索引，它的索引使用基本和 MySQL等关系型数据库一样。其实可以这样说，索引是 凌驾于数据存储系统之上的另一层系统，所以各种结构迥异的存储都有相同或相似的索引实现及使用接口并不足为奇。 </p>
<h2 id="u57FA_u7840_u7D22_u5F15"><a href="#u57FA_u7840_u7D22_u5F15" class="headerlink" title="基础索引"></a>基础索引</h2><p>在字段 age 上创建索引，1(升序);-1(降序)</p>
<blockquote>
<p>db.t3.ensureIndex({age:1})<br>db.t3.getIndexes();<br>当系统已有大量数据时，创建索引就是个非常耗时的活，我们可以在后台执行，只需指定 “backgroud:true”即可。<br>db.t3.ensureIndex({age:1} , {backgroud:true}) </p>
</blockquote>
<h2 id="u6587_u6863_u7D22_u5F15"><a href="#u6587_u6863_u7D22_u5F15" class="headerlink" title="文档索引"></a>文档索引</h2><p>索引可以任何类型的字段，甚至文档<br>db.factories.insert( { name: “wwl”, addr: { city: “Beijing”, state: “BJ” } } );<br>//在 addr 列上创建索引<br>db.factories.ensureIndex( { addr : 1 } );<br>//下面这个查询将会用到我们刚刚建立的索引<br>db.factories.find( { addr: { city: “Beijing”, state: “BJ” } } );<br>//但是下面这个查询将不会用到索引，因为查询的顺序跟索引建立的顺序不一样 （查询分析器）<br>db.factories.find( { addr: { state: “BJ” , city: “Beijing”} } ); </p>
<h2 id="u7EC4_u5408_u7D22_u5F15"><a href="#u7EC4_u5408_u7D22_u5F15" class="headerlink" title="组合索引"></a>组合索引</h2><p>db.factories.ensureIndex( { “addr.city” : 1, “addr.state” : 1 } );</p>
<h2 id="u552F_u4E00_u7D22_u5F15"><a href="#u552F_u4E00_u7D22_u5F15" class="headerlink" title="唯一索引"></a>唯一索引</h2><p>db.t4.ensureIndex({firstname: 1, lastname: 1}, {unique: true});</p>
<h2 id="u5F3A_u5236_u4F7F_u7528_u7D22_u5F15"><a href="#u5F3A_u5236_u4F7F_u7528_u7D22_u5F15" class="headerlink" title="强制使用索引"></a>强制使用索引</h2><p>hint 命令可以强制使用某个索引。</p>
<blockquote>
<p>db.t5.insert({name: “wangwenlong”,age: 20})<br>db.t5.ensureIndex({name:1, age:1})<br>db.t5.find({age:{$lt:30}}).explain() //查询分析器<br>{<br>        “cursor” : “BasicCursor”,<br>        “nscanned” : 1,<br>        “nscannedObjects” : 1,<br>        “n” : 1,<br>        “millis” : 0,<br>        “nYields” : 0,<br>        “nChunkSkips” : 0,<br>        “isMultiKey” : false,<br>        “indexOnly” : false,<br>        “indexBounds” : { –并没有用到索引</p>
</blockquote>
<pre><code>}
</code></pre><p>}</p>
<blockquote>
<p>db.t5.find({age:{$lt:30}}).hint({name:1, age:1}).explain() –强制使用索引<br>{<br>        “cursor” : “BtreeCursor name_1_age_1”,<br>        “nscanned” : 1,<br>        “nscannedObjects” : 1,<br>        “n” : 1,<br>        “millis” : 1,<br>        “nYields” : 0,<br>        “nChunkSkips” : 0,<br>        “isMultiKey” : false,<br>        “indexOnly” : false,<br>        “indexBounds”: { –被强制使用索引了<br>                “name” : [<br>                        [<br>                                {<br>                                        “$minElemen t” : 1<br>                                },<br>                                {<br>                                        “$maxElemen t” : 1<br>                                }<br>                        ]<br>                ],<br>                “age” : [<br>                        [<br>                                -1.7976931348623157 e+308,<br>                                30<br>                        ]<br>                ]<br>        }<br>}</p>
</blockquote>
<h2 id="u5220_u9664_u7D22_u5F15"><a href="#u5220_u9664_u7D22_u5F15" class="headerlink" title="删除索引"></a>删除索引</h2><p>删除索引分为删除某张表的所有索引和删除某张表的某个索引，具体如下：<br>//删除 t3 表中的所有索引<br>db.t3.dropIndexes()<br>//删除 t4 表中的 firstname 索引<br>db.t4.dropIndex({firstname: 1}) </p>

      
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    <article id="post-mongodb/6.mongodb系列之存储过程" class="article article-type-post" itemscope itemprop="blogPost">
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    <a href="/2015/12/18/mongodb/6.mongodb系列之存储过程/" class="article-date">
  <time datetime="2015-12-17T22:00:00.000Z" itemprop="datePublished">2015-12-18</time>
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  <div class="article-category">
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      <header class="article-header">
        
  
    <h1 itemprop="name">
      <a class="article-title" href="/2015/12/18/mongodb/6.mongodb系列之存储过程/">mongodb系列六之存储过程</a>
    </h1>
  

      </header>
    
    <div class="article-entry" itemprop="articleBody">
      
        <h2 id="u6982_u5FF5"><a href="#u6982_u5FF5" class="headerlink" title="概念"></a>概念</h2><p>　　关系型数据库的存储过程描述为： 一组为了完成特定功能的SQL语句集，经编译后存储在数据库中，用户通过指定存储过程的名字并给出参数（如果该存储过程带有参数）来执行它 。mongoDB也有存储过程，但是mongoDB是用javascript来写的，这正是mongoDB的魅力。</p>
<h2 id="u65B0_u5EFA"><a href="#u65B0_u5EFA" class="headerlink" title="新建"></a>新建</h2><p>　　mongodb的存储过程是存放在 db.system.js 表中，我们先来一个简单的例子：<br><figure class="highlight javascript"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">functionadd(x,y)&#123;</span><br><span class="line">  <span class="keyword">return</span> x+y;</span><br><span class="line">&#125;</span><br></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>　　现在我们将这个存储过程保存到db.system.js的表中：<br><figure class="highlight javascript"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">db.system.js.save(&#123;<span class="string">"_id"</span>:<span class="string">"myAdd"</span>,value:functionadd(x,y)&#123; <span class="keyword">return</span> x+y; &#125;&#125;);</span><br></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>　　其中：_id和value属性是必须的，如果没有_id这个属性，会导致以后无法调用（到目前为止我还没有找到调用的方式方法，如果大家有什么办法，请回复我。）。你可以增加其他的属性来描述这个存储过程。比如：<br><figure class="highlight javascript"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">db.system.js.save(&#123;<span class="string">"_id"</span>:<span class="string">"myAdd1"</span>,value:functionadd(x,y)&#123; <span class="keyword">return</span> x+y; &#125;,<span class="string">"discrption"</span>:<span class="string">"x is number ,and y is number"</span>&#125;);</span><br></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>   增加了discrption来描述这个函数。 </p>
<h2 id="u67E5_u8BE2"><a href="#u67E5_u8BE2" class="headerlink" title="查询"></a>查询</h2><p>　　可以使用find来查询存储过程：<br><figure class="highlight javascript"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br><span class="line">5</span><br><span class="line">6</span><br><span class="line">7</span><br><span class="line">8</span><br><span class="line">9</span><br><span class="line">10</span><br><span class="line">11</span><br><span class="line">12</span><br><span class="line">13</span><br><span class="line">14</span><br><span class="line">15</span><br><span class="line">16</span><br><span class="line">17</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line"><span class="comment">//直接查询所有的存储过程</span></span><br><span class="line">&gt; db.system.js.find();</span><br><span class="line">&#123; <span class="string">"_id"</span> : <span class="string">"myAdd"</span>, <span class="string">"value"</span> : function__cf__13__f__add(x, y) &#123;</span><br><span class="line">  <span class="keyword">return</span> x + y;</span><br><span class="line">&#125; &#125;</span><br><span class="line">&#123; <span class="string">"_id"</span> : <span class="string">"myAdd1"</span>, <span class="string">"value"</span> : function__cf__14__f__add(x, y) &#123;</span><br><span class="line">  <span class="keyword">return</span> x + y;</span><br><span class="line">&#125;, <span class="string">"discrption"</span> : <span class="string">"x is number ,and y is number"</span> &#125;</span><br><span class="line">&#123; <span class="string">"_id"</span> : ObjectId(<span class="string">"5343686ba6a21def9951af1c"</span>), <span class="string">"value"</span> : function__cf__15__f__add(x, y) &#123;</span><br><span class="line">  <span class="keyword">return</span> x + y;</span><br><span class="line">&#125; &#125;</span><br><span class="line"><span class="comment">//查询_id为myAdd1的存储过程</span></span><br><span class="line">&gt; db.system.js.find(&#123;<span class="string">"_id"</span>:<span class="string">"myAdd1"</span>&#125;);</span><br><span class="line">&#123; <span class="string">"_id"</span> : <span class="string">"myAdd1"</span>, <span class="string">"value"</span> : function__cf__16__f__add(x, y) &#123;</span><br><span class="line">  <span class="keyword">return</span> x + y;</span><br><span class="line">&#125;, <span class="string">"discrption"</span> : <span class="string">"x is number ,and y is number"</span> &#125;</span><br><span class="line">&gt;</span><br></pre></td></tr></table></figure></p>
<h2 id="u6267_u884C"><a href="#u6267_u884C" class="headerlink" title="执行"></a>执行</h2><p>　　这里就要介绍eval了，如果对js了解的人肯定知道这个eval。用来执行一段字符串（描述的比较肤浅，呵呵），在mongodb中使用db.eval(“函数名(参数1，参数2…)”)，来执行存储过程（ 函数名找的是_id）：</p>
<blockquote>
<p>db.eval(‘myAdd(1,2)’);<br>3<br>　　eval会找到对应_id属性执行存储过程。db.eval()是一个比较奇怪的东西，我们可以将存储过程的逻辑直接在里面并同时调用，而无需事先声明存储过程的逻辑。<br>db.eval(function(){return3+3;});<br>6</p>
</blockquote>

      
    </div>
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      <a data-url="http://yoursite.com/2015/12/18/mongodb/6.mongodb系列之存储过程/" data-id="cijzzpvac00971cfs25d0o94r" class="article-share-link">Share</a>
      
      
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    <article id="post-mongodb/5.mongodb系列之GridFS" class="article article-type-post" itemscope itemprop="blogPost">
  <div class="article-meta">
    <a href="/2015/12/18/mongodb/5.mongodb系列之GridFS/" class="article-date">
  <time datetime="2015-12-17T21:00:00.000Z" itemprop="datePublished">2015-12-18</time>
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    <h1 itemprop="name">
      <a class="article-title" href="/2015/12/18/mongodb/5.mongodb系列之GridFS/">mongodb系列五之GridFS</a>
    </h1>
  

      </header>
    
    <div class="article-entry" itemprop="articleBody">
      
        <h2 id="u5E94_u7528_u573A_u666F"><a href="#u5E94_u7528_u573A_u666F" class="headerlink" title="应用场景"></a>应用场景</h2><ol>
<li>适合存储，检索超过16M的文件，同时也适合存储那些只读取文件的某个部分，不必将文件整个加载到内存中的文件，官方建议将大于16M的文件存储到GridFS中</li>
<li>GridFS将一个文件分拆，存储到不同的chunks中，每个chunks又作为单独的文件</li>
<li>默认情况下，GridFS限制chunks的大小为256KB</li>
<li><strong>GridFS使用两个collections存储文件，一个存储文件的chunks，另一个存储文件的元数据信息</strong></li>
<li>客户端可以访问文件的任意一个部分，意味着可以直接跳过文件的开始部分，直接访问中间的部分</li>
<li>采用GridFS，可以避免文件系统中，文件夹下文件数量的限制，同时保持文件及其元数据信息的一致性，方便查找文件，即访问文件的某个部分，而不必将文件加载到真个内存</li>
<li>在集群模式下实现自动实现文件的备份</li>
<li>如果想更新整个文件的内容，不要使用GridFS，你可以选择保存文件的多个版本信息，并在元数据中指定当前的版本</li>
<li>如果你的文件小于16M，建议手动的将其存为一个文件，可以考虑使用BigData字段存储二进制数据</li>
<li>BSON文档的最大长度为160万字节，约16M，避免其使用过多的内存，或占多过多的带宽，如果文件超过16M，官方建议将其存储到GridFS，可以使用官方提供的mongofiles工具导入</li>
<li><p>在GridFS默认生成字段之外，还能有如下操作<br>　　　　能够添加额外字段<br>　　　　filename字段值可重复<br>　　　　能够添加内嵌文档（包括二进制文件，如图片等），以上均已验证。<br>　　　　GridFS本身能否支持分片：由于GridFS最终存储是由两个collection来完成的，故可以对这两个collection来分片，来实现集群。带分片和副本集配置完善后试验，可参考链接：<br><a href="http://blog.163.com/digoal@126/blog/static/163877040201102174333315/" target="_blank" rel="external">http://blog.163.com/digoal@126/blog/static/163877040201102174333315/</a></p>
</li>
<li><p>Collection与GridFS区别和联系</p>
<pre><code>1：对GridFS的分片和集群最终转化成了对两个Collection的分片和集群（带验证）。
2：Collection可用用于小文件的存储（最大16M），如果文件太大，可以使用GridFS作为辅助存储手段。
</code></pre></li>
</ol>
<h2 id="mongofiles_u4F7F_u7528"><a href="#mongofiles_u4F7F_u7528" class="headerlink" title="mongofiles使用"></a>mongofiles使用</h2><p>上传文件<br>./mongofiles put testfile </p>
<p>下载文件<br>./mongofiles get testfile </p>
<p>列出文件<br>./mongofiles list</p>
<p>进入客户端<br>show collections<br>  fs.chunks<br>  fs.files<br>  system.indexes<br>  system.js</p>
<p>db.fs.chunks.find()<br>{“_id”:xxxx;<strong><strong><em>**</em></strong></strong> }</p>
<h2 id="u7D22_u5F15"><a href="#u7D22_u5F15" class="headerlink" title="索引"></a>索引</h2><p>db.fs.chunks.ensureIndex({files_id:1, n:1}, {unique: true});<br>这样，一个块就可以利用它的 files_id 和 n 的值进行检索。注意， GridFS 仍然可以用 findOne<br>得到第一个块，如下：<br>db.fs.chunks.findOne({files_id: myFileID, n: 0}); </p>
<h2 id="u53C2_u8003_u8D44_u6599"><a href="#u53C2_u8003_u8D44_u6599" class="headerlink" title="参考资料"></a>参考资料</h2><p><a href="http://docs.mongodb.org/manual/core/gridfs/#chunk-disambiguation" target="_blank" rel="external">http://docs.mongodb.org/manual/core/gridfs/#chunk-disambiguation</a></p>

      
    </div>
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    <article id="post-mongodb/4.mongodb系列之副本集" class="article article-type-post" itemscope itemprop="blogPost">
  <div class="article-meta">
    <a href="/2015/12/18/mongodb/4.mongodb系列之副本集/" class="article-date">
  <time datetime="2015-12-17T20:00:00.000Z" itemprop="datePublished">2015-12-18</time>
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    <a class="article-category-link" href="/categories/mongodb/">mongodb</a>
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    <h1 itemprop="name">
      <a class="article-title" href="/2015/12/18/mongodb/4.mongodb系列之副本集/">mongodb系列四之副本集</a>
    </h1>
  

      </header>
    
    <div class="article-entry" itemprop="articleBody">
      
        <h2 id="u6982_u8FF0"><a href="#u6982_u8FF0" class="headerlink" title="概述"></a>概述</h2><p>　　近期需要将
　　</p>

      
    </div>
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    <article id="post-mongodb/3.mongodb系列之分片" class="article article-type-post" itemscope itemprop="blogPost">
  <div class="article-meta">
    <a href="/2015/12/18/mongodb/3.mongodb系列之分片/" class="article-date">
  <time datetime="2015-12-17T19:00:00.000Z" itemprop="datePublished">2015-12-18</time>
</a>
    
  <div class="article-category">
    <a class="article-category-link" href="/categories/mongodb/">mongodb</a>
  </div>

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      <header class="article-header">
        
  
    <h1 itemprop="name">
      <a class="article-title" href="/2015/12/18/mongodb/3.mongodb系列之分片/">mongodb系列三之分片</a>
    </h1>
  

      </header>
    
    <div class="article-entry" itemprop="articleBody">
      
        <h2 id="u6982_u8FF0"><a href="#u6982_u8FF0" class="headerlink" title="概述"></a>概述</h2><p>　　MongoDB的分片机制能够帮助你将数据库划分到多个服务器，通常在生产环境中可以将数据集划分到多个副本集中。但分片最好在数据库建立早期划分，因为一旦你的数据大于512GB那么分片划分就不是那么容易了。这受到MongoDB纵向扩展能力的限制。<br>　　为了实现分片，必须向MongoDB指定使用哪个索引作为片键，然后MongoDB会根据你的设置将你的数据划分到有着相同片键的数据块(Chunk)中。而后这些数据块将根据片键的大致顺序分散到副本集中。所以分片之后数据的存放位置依赖于片键，所以合理的选择片键十分重要。</p>
<h2 id="u7247_u952E_u9009_u62E9"><a href="#u7247_u952E_u9009_u62E9" class="headerlink" title="片键选择"></a>片键选择</h2><p>　　片键的选择决定了三个重要的方面：</p>
<ol>
<li>读和写的分布<br>　　其中最重要的一点是读和写的分布。如果你总是朝一台机器写，那么这台机器将会成为写瓶颈，则你的集群的写性能将会降低。这无关乎你的集群有多少个节点，因为所有的写操作都只在一个地方进行。因此，你不应该使用单调递增的<code>_id</code>或时间戳作为片键，这样将会导致你一直往最后一个副本集中添加数据。<br>　　相类似的是如果你的读操作一直都在同一个副本集上，那么你最好祈求你的任务能在机器内存所能承受的范围之内。通过副本集将读请求划分开能够使你的工作数据集大小随着分片数线性扩展。这样的话你能够将负载压力均分到各台机器的内存和磁盘之上。</li>
<li>数据块的大小<br>　　其次是数据块的大小。MongoDB能够将大的数据块划分成更小的，但这种情况仅仅在片键不同的情况下发生。如果你有巨量的数据文档都使用了同样的片键，那么你相应的会得到巨大的数据块。出现巨大块是非常不好的，不仅仅因为它会导致数据的不平均分布，还因为一旦这个数据块的大小超过某个值，那么你就不能够在分片之间移动它了。</li>
<li>每个查询命中的分片数目<br>　　最后一点，如果能够保证大部分的查询请求都能够命中尽可能少的分片那就最好了。对于一个查询请求来说，其延迟直接取决于最慢的那个命中服务器的延迟；所以你命中的分片越少，那么理论上来说查询将会越快。这一点并不是硬性的规定，不过如果能够做到充分考虑那么应该是很有利的。因为数据块在分片上的分布仅仅是近似的遵循片键的顺序，而并不是严格的强制指定。<h2 id="u7247_u952E_u7C7B_u578B"><a href="#u7247_u952E_u7C7B_u578B" class="headerlink" title="片键类型"></a>片键类型</h2>　　Hashed id：使用数据文档_id的哈希作为片键。<h2 id="u53C2_u8003_u8D44_u6599"><a href="#u53C2_u8003_u8D44_u6599" class="headerlink" title="参考资料"></a>参考资料</h2><a href="http://www.cnblogs.com/spnt/archive/2012/07/27/2611540.html" target="_blank" rel="external">http://www.cnblogs.com/spnt/archive/2012/07/27/2611540.html</a></li>
</ol>

      
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    <article id="post-mongodb/2.mongodb系列之增删查改" class="article article-type-post" itemscope itemprop="blogPost">
  <div class="article-meta">
    <a href="/2015/12/18/mongodb/2.mongodb系列之增删查改/" class="article-date">
  <time datetime="2015-12-17T18:00:00.000Z" itemprop="datePublished">2015-12-18</time>
</a>
    
  <div class="article-category">
    <a class="article-category-link" href="/categories/mongodb/">mongodb</a>
  </div>

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      <header class="article-header">
        
  
    <h1 itemprop="name">
      <a class="article-title" href="/2015/12/18/mongodb/2.mongodb系列之增删查改/">mongodb系列二之增删查改</a>
    </h1>
  

      </header>
    
    <div class="article-entry" itemprop="articleBody">
      
        <h2 id="u6761_u4EF6_u64CD_u4F5C_u7B26"><a href="#u6761_u4EF6_u64CD_u4F5C_u7B26" class="headerlink" title="条件操作符"></a>条件操作符</h2><p>&lt;, &lt;=, &gt;, &gt;= 这个操作符就不用多解释了，最常用也是最简单的<br>db.collection.find({ “field” : { $gt: value } } ); // 大于: field &gt; value<br>db.collection.find({ “field” : { $lt: value } } ); // 小于: field &lt; value<br>db.collection.find({ “field” : { $gte: value } } ); // 大于等于: field &gt;= value<br>db.collection.find({ “field” : { $lte: value } } ); // 小于等于: field &lt;= value</p>
<h2 id="24all__u5339_u914D_u6240_u6709"><a href="#24all__u5339_u914D_u6240_u6709" class="headerlink" title="$all 匹配所有"></a>$all 匹配所有</h2><p>这个操作符跟 SQL 语法的 in 类似，但不同的是, in 只需满足( )内的某一个值即可, 而$all 必 须满足[ ]内的所有值，例如:<br>db.users.find({age : {$all : [6, 8]}});<br>可以查询出 {name: ‘David’, age: 26, age: [ 6, 8, 9 ] }<br>但查询不出 {name: ‘David’, age: 26, age: [ 6, 7, 9 ] }</p>
<h2 id="24exists__u5224_u65AD_u5B57_u6BB5_u662F_u5426_u5B58_u5728"><a href="#24exists__u5224_u65AD_u5B57_u6BB5_u662F_u5426_u5B58_u5728" class="headerlink" title="$exists 判断字段是否存在"></a>$exists 判断字段是否存在</h2><p>查询所有存在 age 字段的记录<br>db.users.find({age: {$exists: true}});<br>查询所有不存在 name 字段的记录<br>db.users.find({name: {$exists: false}});</p>
<h2 id="Null_u503C_u5904_u7406"><a href="#Null_u503C_u5904_u7406" class="headerlink" title="Null值处理"></a>Null值处理</h2><p>假设三条数据：<br>{“_id”:1, “name”:”user1”, “age”:null}<br>{“_id”:2, “name”:”user2”, “age”:23}<br>{“_id”:3, “name”:”user3”, “address”:”北京”}<br>执行db.collectionName.find({age:null})返回user1和user3的数据，注意：user3并不存在age属性<br>执行db.collectionName.find({age:{“$in”:[null], “$exists”:true}})则只返回user1的数据</p>
<h2 id="24mod__u53D6_u6A21_u8FD0_u7B97"><a href="#24mod__u53D6_u6A21_u8FD0_u7B97" class="headerlink" title="$mod 取模运算"></a>$mod 取模运算</h2><p>查询 age 取模 10 等于 0 的数据<br>db.student.find( { age: { $mod : [ 10 , 0 ] } } )</p>
<h2 id="24ne__u4E0D_u7B49_u4E8E"><a href="#24ne__u4E0D_u7B49_u4E8E" class="headerlink" title="$ne 不等于"></a>$ne 不等于</h2><p>查询 x 的值不等于 3 的数据<br>db.things.find( { x : { $ne : 3 } } )</p>
<h2 id="24in__u5305_u542B"><a href="#24in__u5305_u542B" class="headerlink" title="$in 包含"></a>$in 包含</h2><p>与 sql 标准语法的用途是一样的，即要查询的是一系列枚举值的范围内<br>查询 x 的值在 2,4,6 范围内的数据<br>db.things.find({x:{$in: [2,4,6]}}); </p>
<h2 id="24nin__u4E0D_u5305_u542B"><a href="#24nin__u4E0D_u5305_u542B" class="headerlink" title="$nin 不包含"></a>$nin 不包含</h2><p>查询 x 的值在 2,4,6 范围外的数据<br>db.things.find({x:{$nin: [2,4,6]}}); </p>
<h2 id="24size__u6570_u7EC4_u5143_u7D20_u4E2A_u6570"><a href="#24size__u6570_u7EC4_u5143_u7D20_u4E2A_u6570" class="headerlink" title="$size 数组元素个数"></a>$size 数组元素个数</h2><p>对于{name: ‘David’, age: 26, favorite_number: [ 6, 7, 9] }记录<br>匹配 db.users.find({favorite_number: {$size: 3}});<br>不匹配 db.users.find({favorite_number: {$size: 2}}); </p>
<h2 id="u6B63_u5219_u8868_u8FBE_u5F0F_u5339_u914D"><a href="#u6B63_u5219_u8868_u8FBE_u5F0F_u5339_u914D" class="headerlink" title="正则表达式匹配"></a>正则表达式匹配</h2><p>查询不匹配 name=B<em>带头的记录<br>db.users.find({name: {$not: /^B.</em>/}}); </p>
<h2 id="Javascript__u67E5_u8BE2_u548C_24where__u67E5_u8BE2"><a href="#Javascript__u67E5_u8BE2_u548C_24where__u67E5_u8BE2" class="headerlink" title="Javascript 查询和$where 查询"></a>Javascript 查询和$where 查询</h2><p>查询 a 大于 3 的数据，下面的查询方法殊途同归<br>db.c1.find( { a : { $gt: 3 } } );<br>db.c1.find( { $where: “this.a &gt; 3” } );<br>db.c1.find(“this.a &gt; 3”);<br>f = function() { return this.a &gt; 3; } db.c1.find(f); </p>
<h2 id="count__u67E5_u8BE2_u8BB0_u5F55_u6761_u6570"><a href="#count__u67E5_u8BE2_u8BB0_u5F55_u6761_u6570" class="headerlink" title="count 查询记录条数"></a>count 查询记录条数</h2><p>count 查询记录条数<br>db.users.find().count();</p>
<p>以下返回的不是 5，而是 user 表中所有的记录数量<br>db.users.find().skip(10).limit(5).count();</p>
<p>如果要返回限制之后的记录数量，要使用 count(true)或者 count(非 0)<br>db.users.find().skip(10).limit(5).count(true);</p>
<h2 id="skip__u9650_u5236_u8FD4_u56DE_u8BB0_u5F55_u7684_u8D77_u70B9"><a href="#skip__u9650_u5236_u8FD4_u56DE_u8BB0_u5F55_u7684_u8D77_u70B9" class="headerlink" title="skip 限制返回记录的起点"></a>skip 限制返回记录的起点</h2><p>从第 3 条记录开始，返回 5 条记录(limit 3, 5)<br>db.users.find().skip(3).limit(5); </p>
<h2 id="sort__u6392_u5E8F"><a href="#sort__u6392_u5E8F" class="headerlink" title="sort 排序"></a>sort 排序</h2><p>以年龄升序 asc<br>db.users.find().sort({age: 1});<br>以年龄降序 desc<br>db.users.find().sort({age: -1}); </p>
<h2 id="eval"><a href="#eval" class="headerlink" title="eval"></a>eval</h2><p>　　查询 test 库的 t1 表中的记录数有多少<br> ./mongo test –eval “printjson(db.t1.count())”</p>
<h2 id="u6267_u884Cjs_u811A_u672C"><a href="#u6267_u884Cjs_u811A_u672C" class="headerlink" title="执行js脚本"></a>执行js脚本</h2><p> ./mongo t1_count.js<br>通过指定 quiet 参数，即可以将一些登录信息屏蔽掉，这样可以让结果更清晰。<br>./mongo –quiet t1_count.js</p>
<h2 id="u5185_u5D4C_u6587_u6863"><a href="#u5185_u5D4C_u6587_u6863" class="headerlink" title="内嵌文档"></a>内嵌文档</h2><p>　　假设已经有了这样的文档记录（其实，采用spring data mongodb也很方便的提取内嵌文档）<br><figure class="highlight javascript"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br><span class="line">5</span><br><span class="line">6</span><br><span class="line">7</span><br><span class="line">8</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">&gt; db.t.find()</span><br><span class="line">&#123; <span class="string">"_id"</span> : ObjectId(<span class="string">"4f3d1c139423aa8326094ebb"</span>), </span><br><span class="line">  <span class="string">"a"</span> : <span class="number">1</span>, <span class="string">"b"</span> : <span class="number">2</span>, </span><br><span class="line">  <span class="string">"actTime"</span> : ISODate(<span class="string">"2012-02-16T15:09:07.167Z"</span>), </span><br><span class="line">  <span class="string">"task"</span> : [   </span><br><span class="line">    &#123;       <span class="string">"status"</span> : <span class="number">1</span>,   <span class="string">"applyStatus"</span> : <span class="number">2</span>,      <span class="string">"ruleId"</span> : <span class="number">100</span> &#125;,      </span><br><span class="line">    &#123;       <span class="string">"status"</span> : <span class="number">3</span>,   <span class="string">"applyStatus"</span> : <span class="number">0</span>,      <span class="string">"ruleId"</span> : <span class="number">200</span> &#125;</span><br><span class="line">  ] &#125;</span><br></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>如果只想取到：1. a=1。2. task中status=1的，不返回status=3的task，可以这么写<br><figure class="highlight javascript"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br><span class="line">5</span><br><span class="line">6</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">&gt; db.t.aggregate(&#123;$match:&#123;a:<span class="number">1</span>&#125;&#125;,         <span class="comment">//a=1</span></span><br><span class="line">                 &#123;$project:&#123;c:<span class="number">0</span>&#125;&#125;,       <span class="comment">//排除你不想要的列,都想要的话就排除个不存在的</span></span><br><span class="line">                 &#123;$unwind:<span class="string">"$task"</span>&#125;,      <span class="comment">//展开task数组</span></span><br><span class="line">                 &#123;$match:&#123;<span class="string">'task.status'</span>:<span class="number">1</span>&#125;&#125;,<span class="comment">//task.status=1.这里不能放到前面的match中，因为这是pipeline，放到前面再unwind的话还是2条task</span></span><br><span class="line">                 &#123;$group:&#123;_id:<span class="string">"$_id"</span>,a:&#123;<span class="string">"$first"</span>:<span class="string">"$a"</span>&#125;,task:&#123;$push:<span class="string">"$task"</span>&#125;&#125;&#125;<span class="comment">//把想要的列放进来，task做push操作</span></span><br><span class="line"> )</span><br></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>　　这样做的前提是：知道返回哪些列。因为mongodb的特性是scheme-free的，所以很可能我们不关心scheme，最多关心某几列，所以，只有在我们知道要返回哪些列的时候才可以这么用，否则还是等这个需求实现吧。另外，性能如何不知道，没有测过。还有，aggregate也可以先展开在过滤：<br><figure class="highlight javascript"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">&gt; db.t.aggregate(&#123;$unwind:<span class="string">"$task"</span>&#125;,</span><br><span class="line">				&#123;$match:&#123;<span class="string">'task.status'</span>:<span class="number">1</span>,a:<span class="number">1</span>&#125;&#125;,</span><br><span class="line">				&#123;$group:&#123;_id:<span class="string">"$_id"</span>,a:&#123;<span class="string">"$first"</span>:<span class="string">"$a"</span>&#125;,task:&#123;$push:<span class="string">"$task"</span>&#125;&#125;&#125;)</span><br></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>　　缺点是：在match之前占用比较多内存。而先做a:1的过滤可以少用点儿。</p>

      
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    <article id="post-gradle/1.Gradle系列之安装简介" class="article article-type-post" itemscope itemprop="blogPost">
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    <a href="/2015/12/18/gradle/1.Gradle系列之安装简介/" class="article-date">
  <time datetime="2015-12-17T17:00:00.000Z" itemprop="datePublished">2015-12-18</time>
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      <header class="article-header">
        
  
    <h1 itemprop="name">
      <a class="article-title" href="/2015/12/18/gradle/1.Gradle系列之安装简介/">Gradle系列一之安装简介</a>
    </h1>
  

      </header>
    
    <div class="article-entry" itemprop="articleBody">
      
        <h2 id="Gradle_u4ECB_u7ECD"><a href="#Gradle_u4ECB_u7ECD" class="headerlink" title="Gradle介绍"></a>Gradle介绍</h2><p>　　Gradle是一个基于JVM的构建工具，它提供了：</p>
<ol>
<li>像Ant一样，通用灵活的构建工具</li>
<li>可以切换的，基于约定的构建框架</li>
<li>强大的多工程构建支持</li>
<li>基于Apache Ivy的强大的依赖管理</li>
<li>支持maven, Ivy仓库</li>
<li>支持传递性依赖管理，而不需要远程仓库或者是pom.xml和ivy.xml配置文件。</li>
<li>对Ant的任务做了很好的集成</li>
<li>基于Groovy，build脚本使用Groovy编写</li>
<li>有广泛的领域模型支持构建<h2 id="Gradle__u6982_u8FF0"><a href="#Gradle__u6982_u8FF0" class="headerlink" title="Gradle 概述"></a>Gradle 概述</h2></li>
<li>基于声明和基于约定的构建。</li>
<li>依赖型的编程语言。</li>
<li>可以结构化构建，易于维护和理解。</li>
<li>有高级的API允许你在构建执行的整个过程当中，对它的核心进行监视，或者是配置它的行为。</li>
<li>有良好的扩展性。有增量构建功能来克服性能瓶颈问题。</li>
<li>多项目构建的支持。</li>
<li>多种方式的依赖管理。</li>
<li>是第一个构建集成工具。集成了Ant, maven的功能。</li>
<li>易于移值。</li>
<li>脚本采用Groovy编写，易于维护。</li>
<li>通过Gradle Wrapper允许你在没有安装Gradle的机器上进行Gradle构建。</li>
<li>自由，开源。</li>
</ol>
<h2 id="Gradle__u5B89_u88C5"><a href="#Gradle__u5B89_u88C5" class="headerlink" title="Gradle 安装"></a>Gradle 安装</h2><ol>
<li>安装JDK，并配置JAVA_HOME环境变量。因为Gradle是用Groovy编写的，而Groovy基于JAVA。另外，Java版本要不小于1.5.</li>
<li>下载地址是：<a href="http://www.gradle.org/downloads。在这里下载你要的版本。" target="_blank" rel="external">http://www.gradle.org/downloads。在这里下载你要的版本。</a></li>
<li>解压。如果你下载的是gradle-xx-all.zip的完整包，它会有以下内容：<br>二进制文件<br>用户手册（包括PDF和HTML两种版本）<br>DSL参考指南<br>API手册（包括Javadoc和Groovydoc）<br>样例<br>源代码，仅供参考使用。</li>
<li>配置环境变量。配置GRADLE_HOME到你的gradle根目录当中，然后把GRADLE_HOME/bin加到PATH的环境变量。<br>linux用户可以在~/.bashrc文件中配置。</li>
</ol>
<p>　　配置完成之后，运行gradle -v，检查一下是否安装无误。如果安装正确，它会打印出Gradle的版本信息，包括它的构建信息，Groovy, Ant, Ivy, 当前JVM和当前系统的版本信息。<br>　　另外，可以通过GRADLE_OPTS或JAVA_OPTS来配置Gradle运行时的JVM参数。不过，JAVA_OPTS设置的参数也会影响到其他的JAVA应用程序。</p>

      
    </div>
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      <a data-url="http://yoursite.com/2015/12/18/gradle/1.Gradle系列之安装简介/" data-id="cijzzpvf600ek1cfs269u8cd8" class="article-share-link">Share</a>
      
      
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    <article id="post-mongodb/1.mongodb系列之安装简介" class="article article-type-post" itemscope itemprop="blogPost">
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      <a class="article-title" href="/2015/12/18/mongodb/1.mongodb系列之安装简介/">mongodb系列一之安装简介</a>
    </h1>
  

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    <div class="article-entry" itemprop="articleBody">
      
        <h2 id="u57FA_u672C_u6982_u5FF5"><a href="#u57FA_u672C_u6982_u5FF5" class="headerlink" title="基本概念"></a>基本概念</h2><p>　　<strong>文档</strong>：MongoDB中数据的基本单元，类似于数据库中的行，可以理解为一个Map，键值区分大小写<br>　　<strong>集合</strong>：类似于没有模式的表，集合名不能以system.开头，这是为系统集合保留的前缀，其中system.users集合保存着数据库的用户信息，system.namespaces集合保存着所有数据库集合的信息。<br>　　<strong>子集合</strong>：组织集合的一种惯例是使用 . 字符分开的按命名空间划分的子集合。如bolg.posts和blog.authors两个集合和bolg集合没有任何关系（甚至blog集合可能根本就不存在），仅仅是为了组织结构更好些。mongodb中经典的使用就是GridFS，GridFS使用子集合来存储文件的元数据<br>　　<strong>数据库</strong>：多个集合可以组成数据库<br>　　MongoDB单个实例可以存在多个独立的数据库，每个都有自己的集合和权限（类似于传统数据库）。每个文档都有一个特殊的键＂_id＂，它在文档所处的集合中是唯一的。但是由于它定位于分布式存储系统，所以它原生的不支持自增主键</p>
<h2 id="u81EA_u5E26_u5DE5_u5177_u96C6"><a href="#u81EA_u5E26_u5DE5_u5177_u96C6" class="headerlink" title="自带工具集"></a>自带工具集</h2><p>MongoDB在bin目录下提供了一系列的工具：</p>
<p>bsondump：将bson格式的文件转储为json的数据<br>mongo：客户端命令行工具<br>mongod：数据库服务端<br>mongodump/mongorestore：数据库备份和恢复工具，考虑副本集+分片的规则<br>mongoexport/mongoimport：数据导出和导入工具<br>mongos：分片路由，如果使用了sharding功能，则应用程序连接的是mongos而不是mongod<br>mongosniff：类似于tcpdump，不同的是他只监控MongoDB相关的包请求，并且是以指定的可读性的形式输出<br>mongostat：实时性能监控工具<br>mongofiles：操作 GridFS 的一种工具</p>
<h2 id="u542F_u52A8"><a href="#u542F_u52A8" class="headerlink" title="启动"></a>启动</h2><p>　　mongod 启动MongoDB数据库服务，其主要参数有：<br>　　1. dbpath：数据文件存放路径，每个数据库会在其中创建一个子目录，用于防止同一个实例多次运行的 mongod.lock 也保存在此目录中。<br>　　2. logpath： 错误日志文件<br>　　3. logappend： 错误日志采用追加模式（默认是覆写模式）<br>　　4. bind_ip： 对外服务的绑定 ip，一般设置为空，及绑定在本机所有可用 ip 上，如有需要可以单独 指定<br>　　5. port ：对外服务端口。Web 管理端口在这个 port 的基础上+1000<br>　　6. fork ：以后台 Daemon 形式运行服务<br>　　7. journal： 开启日志功能，通过保存操作日志来降低单机故障的恢复时间，在 1.8 版本后正式加入， 取代在 1.7.5 版本中的 dur 参数。<br>　　8. syncdelay ：系统同步刷新磁盘的时间，单位为秒，默认是 60 秒。<br>　　9. directoryperdb： 每个 db 存放在单独的目录中，建议设置该参数。与 MySQL 的独立表空间类似<br>　　10. maxConns： 最大连接数<br>　　11. repairpath： 执行 repair 时的临时目录。在如果没有开启 journal，异常 down 机后重启，必须执行 repair 操作。<br>　　12. fork 后台Daemon方式运行此时，必须启用logpath参数</p>
<h2 id="u7A7A_u95F4_u9884_u5206_u914D"><a href="#u7A7A_u95F4_u9884_u5206_u914D" class="headerlink" title="空间预分配"></a>空间预分配</h2><p>　　在 MongoDB 内部，每个数据库都包含一个.ns 文件和一些数据文件，而且这些数据文件会随着数据量的增加而变得越来越多。所以如果系统中有一个叫做 foo 的数据库，那么构成 foo 这个数据库的文件就会由 foo.ns，foo.0，foo.1，foo.2 等等组成。<br>　　MongoDB采用了预分配空间的机制，每个预分配的文件都用0进行填充，保持额外的空间和空余的数据文件，可以有效避免由于数据爆增带来的磁盘压力过大的问题<br>　　由于表中数据量的增加，数据文件每新分配一次，它的大小都会是上一个数据文件大小的2倍，每个数据文件最大2G。这样的机制有利于防止较小的数据库浪费过多的磁盘空间，同时又能保证较大的数据库有相应的预留空间使用。<br>　　数据库中每张表和索引都有命名空间，这些命名的元数据集都集中在*.ns文件中。在命名空间中，$freelist用于记录不再使用的盘区（被删除的 Collection 或索引）。每当命名空间需要分配新的盘区的时候，都会先查看$freelist是否有大小合适的盘区可以使用，这样可以就回收空闲的磁盘空间。</p>
<h2 id="u5173_u95ED_u670D_u52A1"><a href="#u5173_u95ED_u670D_u52A1" class="headerlink" title="关闭服务"></a>关闭服务</h2><p>　　Control-C 发送shutdownServer()指令及发送Unix系统中断信号，如kill -2 PID或kill -15 PID，不要使用kill -9 PID来杀死MongoDB进程，这样会导致MongoDB的数据损坏</p>
<p>　　自己写的简单的部署手册。<a href="/code/Mongodb安装部署指南.rar">Mongodb安装部署指南.rar</a>
　　</p>

      
    </div>
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